基于多维时间序列分析的网络异常检测

• 作者: 尹学渊 曾雪梅 江天宇 邵国林 陈兴蜀
• 来源期刊: 工程科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 时间序列 网络流量 多维特征 网络安全
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 第十届中国可信计算与信息安全学术会议(CTCIS 2016)推
• 页码范围: 144-150
• 页数: 7页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 7080字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15961/j.jsuese.2017.01.019

摘要

针对实际网络异常检测要求高检测率、低误报率的问题,提出了一种基于多维时间序列的检测方法.首先,通过对实际网络流量进行长期观测,提取多维特征对网络流量进行描述;然后,利用时间序列分析方法对多维特征进行预测,计算预测值与真实值的时间序列偏离度,并且实时更新偏离度,适应多变的网络环境;最后,利用支持向量机(SVM)算法对偏离度向量进行分类判别,判断是否发生异常.目前该方法已应用于校园网关键服务器的实时监测与防护工作中,实际服务器流量的预测、告警结果表明,该方法可以有效检测网络中的异常流量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈兴蜀	四川大学网络空间安全研究院	117	695	14.0	21.0
2	曾雪梅	四川大学网络空间安全研究院	16	156	5.0	12.0
3	江天宇	四川大学计算机学院	4	33	3.0	4.0
4	尹学渊	四川大学计算机学院	9	62	4.0	7.0
5	邵国林	四川大学计算机学院	12	109	4.0	10.0